支持信息
算法详细信息
我们使用以下算法更新可能性：
初始化感染时间我1.初始感染我κ=1和所有其他观察到的侵染初始化于我=2.所有其他感染设置为我=∞.
初始化t吨检查，我和R（右）我.如果房子我已进行检查和或处理，这些设置为相应的时间。所有日期都转换为自最初感染以来的时间，使用90天的间隔。例如，如果house我在最初侵染200天后被侵染，此侵染时间被视为我我=3.如果房屋尚未经过检查和处理，t吨insp中，我=R（右）我=∞.T型最大值设置为今天。
根据感染时间初始化每个受感染房屋的昆虫数量我1。这是使用Beverton-Holt模型完成的：
更换b我,t吨insp公司,我=B类我,t吨insp公司,我，观察到的昆虫数量。
更新第页米+1.提议第页⋆∼正常(第页米,0.05).更新所有昆虫数量b⋆给定u第页⋆唱贝弗顿-霍尔特模式。
R（右）=最小值(1,L（左）(第页⋆|我,β米,λt吨)L（左）(第页米|我米,β米,λt吨)第页(第页⋆)第页(第页米))
哪里第页是第页。我们定义第页∼伽马射线(一第页,b第页).
U型∼制服(0,1)
如果U型<R（右）然后第页米+1=第页⋆.否则，第页米+1=第页米.
更新β米+1.提议β⋆∼正常(β米,0.2)。建议限制为（0，1）。
R（右）=最小值(1,L（左）(β⋆|我米,第页米+1,λt吨)L（左）(β米|我米,第页米+1,λt吨)第页(β⋆)第页(β米))
哪里第页是β的先验分布。我们定义第页∼贝塔(一β,bβ).
U型∼制服(0,1)
如果U型<R（右）然后β米+1=β⋆.否则，β米+1=β米.
建议移动、添加或移除感染，每种可能性相等。
要移动感染：
更新一、从受感染的房屋集中统一选择，N个我.如果我尚未检查，建议新的感染时间我我⋆∼制服(我k个+1,T型最大值).如果我已进行检查，但当时未发现昆虫，建议新的侵染时间我我⋆∼制服(t吨insp公司,我,T型最大值).如果我已进行检查，当时至少发现一种昆虫，建议新的侵染时间我我⋆∼制服(我k个+1,t吨insp公司,我).
R（右）=最小值(1,L（左）(我⋆|β米+1,第页米+1,λt吨)L（左）(我米|β米+1,第页米+1,λt吨))
U型∼制服(0,1)
如果U型<R（右）然后我米+1=我⋆除此之外，我米+1=我米.如果我米+1=我⋆，更新b我（所有昆虫计数对应于这种侵扰），以便我我,b我1=1.
要添加感染：
如果我尚未检查，建议我我⋆∼制服(我k个+1,T型最大值).如果我已检查，建议我我⋆∼制服(t吨insp公司,我,T型最大值).提议b我⋆∼泊松(λt吨−我我⋆).
R（右）=最小值(1,L（左）(我⋆|第页米,β米,λt吨)L（左）(我米|第页米+1,β米+1,λt吨)∗第页我(我我⋆)∗1q个(b我⋆|λt吨−我我))
哪里第页我是房屋的先验概率我受到感染q个是昆虫数量的建议分布b我（泊松）。
U型∼制服(0,1)
如果U型<R（右）然后我米+1=我⋆.否则，我米+1=我米。如果添加了房子，则会添加相应的昆虫计数。
要清除感染：
提议我从一组神秘的侵扰（之前添加，但未观察到的房屋）中统一。
R（右）=最小值(1,L（左）(我⋆|第页米,β米,λt吨)L（左）(我米|第页米+1,β米+1,λt吨)∗1第页我(我我⋆)∗q个(b我⋆|λt吨−我我))
哪里第页我是房屋的先验概率我未经防疫处理且q个是昆虫数量的分布b我（泊松）。
U型∼制服(0,1)
如果U型<R（右）然后我米+1=我⋆.还必须删除与已清除的虫害相对应的昆虫计数。否则，我米+1=我米.
在现场实施中，第页因此省略了步骤5。一般来说，参数的接受率在15%到60%之间，包括可逆跳跃组件中的参数。感染的后验概率在0%到20%之间，但大多保持在10%以下。
参数估计很快收敛，但很难评估感染后验概率的收敛性。我们通过绘制RJMCMC连锁店之间每家房屋的排名，直观地评估了趋同性(图5). 排名是一致的，排名靠前的公司在所有连锁店中排名都很高。然而，特定房屋的具体排名因连锁店而异。典型的收敛图如下所示。一些公司似乎陷入了高排名的困境，每个连锁店都在其他连锁店中被选中。通过使用连锁店中每家房屋的中位数排名，我们希望将这对检查的影响降到最低。
模拟代码位于
https://github.com/ebillig/Search-Strategy（https://github.com/ebilling-Search-Stritegy）.
其他详细信息
对于所有模拟和数据应用，我们固定了承载能力，K（K）=1000。我们进行了一些敏感性分析，以评估该假设的重要性。我们在一个地区经营了3家RJMCMC连锁店，拥有5种不同的承载能力，K（K）={100, 500, 800, 1000, 1500}. 我们获得了每家连锁店的中位数排名K（K），然后相互绘制排名(图5). 我们可以看到，排名的异质性与每个承载能力内的链条之间的异质性相似。有趣的是，排名在K（K）=1000和K（K）=1500.
工具书类
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